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智慧家庭發展趨勢與應用案例分析

為了解決samsung android 12 v的問題，作者古亞薇等作 這樣論述：

數位家庭過去十年發展顛簸 　　早在2003年6月，Intel、Microsoft聯合其他15家廠商組成數位家庭工作聯盟（Digital Home Working Group，DHWG），正式進軍數位家庭。當時，Intel成立消費性電子產品事業群（Customer Electronics Group，CEG）負責推動數位家庭事業發展；而微軟則發表一系列以Microsoft軟體為開發平台的數位家庭產品。在2006年Intel推出ViiV平台發展跨產品內容分享與存取；而在2008年Intel則與多家廠商組成Home Grid發展家庭聯網標準。 　　相較於Wintel，日系家電大廠Hitach

i與Panasonic在1999年即倡導利用電力線（Power line）作為家庭聯網技術，成立ECHONET聯盟；而Sony與Panasonic亦於2003年7月成立CELF聯盟，訴求採用Linux作業系統作為資訊家電軟體平台。雖然，各方有採用的技術、平台不同，共同目標皆是建立互通性標準規格，讓各設備可以相互操控、內容共享，以創造數位家庭商機。 　　除資通訊與家電大廠外，網路服務業者如Google也看好數位家庭未來發展，2009年推出家庭用電監控平台Power Meter；2010年與Intel合作推出Google TV；2011年在I／O年會提出Android@Home計畫。然而，受限於

網路基礎環境尚未成熟、廠商各擁自有標準、產品互通性不足，以及消費者習慣不易改變等情況下，數位家庭計畫推動並不順利。Intel因而在2011年組織調整，關閉數位家庭部門，結束生產電視晶片。 智慧家庭仍吸引各方業者競逐 　　數位家庭計畫雖未能如大廠期待在短期內開花結果，或由任何一方主導產業發展，但隨著網路環境、主要壓縮格式與傳輸技術成熟，部分概念已逐漸落實，如影音內容跨產品分享。廠商們仍舊看好家庭領域未來成長潛力，不同的是以「智慧家庭」取代「數位家庭」，並呼應行動智慧裝置的普及，在產品概念上，更強調「感測」、「智慧控制」與「雲端服務」等特性。 　　在2014年美國消費性電子展（CES）中，韓

廠Samsung與LG接力日系家電大廠，推出智慧家庭自有整合平台。Samsung推出Smart Home Service Platform採用開放式平台架構，提供遠端操控、監看與智慧化售後服務等功能，並開放Smart Home Software Protocol軟體通訊協定，提供製造商針對該平台開發相關應用，目標先連結自家產品，未來將會連結非Samsung之家電產品。LG則與行動通訊軟體商LINE合作開發Home Chat智慧平台，利用自然語言處理技術（Natural Language Processing），使用者透過LINE即可與LG家電產品溝通、控制、監控並分享內容。 　　現階段可見廠

商們對智慧家庭仍有憧憬，然而各業者也各有其立場，主要包括：家電業者、網通業者、服務供應業者及家庭自動化（Home Automation）業者等。家電業者欲以自有平台整合家電產品，透過語音、智慧控制方式，提供家庭影音、保全等雲端應用服務。而就IT業者而言，通訊業者如：Qualcomm亦取代以往的PC大廠，由物聯網角度切入，以自有開放智慧家庭平台：AllJoyn為基礎，跨品牌串連各家電與雲端服務，包括：醫療、教育、汽車等。而服務供應業者及家庭自動化業者也由自身利基點切入，企圖主導產業發展。 　　預估短期內各智慧家庭平台仍將各據一方，以利基點爭取消費者目光，但其中共同點在於各家皆強調利用智慧型手機

或平板電腦下載APP方式，讓使用者可透過行動裝置近端或遠端操控家中各項家電。 　　本書彙整智慧家庭中的感測控制技術發展、智慧家庭平台與家庭物聯網聯盟發展、智慧家電發展、監控產品發展及北美與亞太地區之應用案例分析，以供相關業者做為參考。

samsung android 12 v進入發燒排行的影片

使用深度影像分析為視障人士和盲人提供行動輔助應用程

為了解決samsung android 12 v的問題，作者施傑 這樣論述：

導航便利性的增長對社會產生了巨大的影響。 然而,視障人士和盲人 (VIB) 在探索不熟悉的環境時仍然受到限制。最近的研究展示輔助VIB在認知和空間環境的方法和技術,但開發一個既靈活又便攜的系統著實是一項挑戰。因此,本研究開發了一種使用深度圖像分析的移動輔助應用裝置,空間探索和環境識別系統實現了障礙物和物體檢測功能,並具有額外的輔助功能,例如開放街圖和應用程式求助電話作為安全措施。對象檢測是在帶有自定義模型的 TensorFlow Lite 框架上啟動的,能夠檢測 90 多個與 VIB 有關係的對象。此外,障礙物檢測利用智能手機的 3D 深度估計,計算屏幕上每個像素的距離,通過基於校準坐標的引

導音頻反饋檢測 1.6 米外的障礙物。此外,對生成的深度應用圖像過濾解決方案,例如深度引導的快速近似抗鋸齒,以進一步優化深度圖。可用性測試是在蒙住眼睛的測試者身上進行的,每個功能都有一套特定的程序。結果表明,該應用裝置僅依靠可交互特徵就能夠以 83% 的準確度檢測到 5 個常見物體,並且獲取成功率很高,而使用障礙物檢測讓受試者用中等速度行走(平均 5 分鐘走0.2 英里的距離)也以更高的準確度檢測到障礙物。該系統還在參與者的經驗獲得了很高的評價,它被開發為一個開放系統,假設可以增強 VIB 對周圍環境的認知和空間意識,支援安全導航並同時保持裝置的便攜性和靈活性,允許擴增未來開發的附加功能。